MongoDB
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大数据问题
    并行数据库，水平划分，分区查询
    NoSQL数据库管理系统，非关系模型，分布式，不支持ACID数据库设计范式
        简单数据模型
        元数据和数据分离
        弱一致性
        高吞吐量
        高水平扩展能力和低端硬件集群
    NoSQL 数据库管理系统
        代表产品：Clustrix，GenieDB，ScaleBase，NimbusDB，Drizzle
    云数据管理  

    大数据的分析处理
        MapReduce

    CAP：一致性，可用性，分区容错性

        最终一致性部分：
            因果一致性
            读自己写一致性
            会话一致性
            单调一致性
            时间轴一致性

        ACID：强一致性，隔离性，采用悲观保守的方式，难以变化
        BASE：弱一致性，可用性优先，采用乐观的方法，适应变化，更简单，更快

        数据一致性的实现方式：
            NRW策略
            2PC：两段式提交
            Paxos
            Vector Clock

        数据存储模型：www.nosql-database.org
            列式存储模型
            文档数据模型
            键值数据模型
            图式数据模型

            列式模型：
                应用场景，分布式文件系统之上提供支持随机读写的分布式数据存储
                典型产品：HBase,Hypertable,Cassandra
                数据模型：以列为中心进行存储，将同一列数据存储在一起
                有点：快速查询，高可扩展性，易于实现分布式扩展

            文档模型：
                应用场景：非强事务需求的web应用
                典型产品：MongoDB，Elasticsearch，CouchDB，CouchBase Server
                数据模型：键值模型，存储为文档
                优点：数据模型无需实现定义

            键值模型：
                应用场景：内容缓存，用于大数据并行访问高负载场景。
                典型产品：DynamoDB，Riak，Redis，
                数据模型：基于哈希表实现的key-value
                优点：查询迅速

            图式数据模型：
                应用场景：社交网络，推荐系统，关系图谱
                典型产品：Neo4J，Infinite Graph，Trinity
                数据模型：图式结构
                优点：适用于图式计算场景


MongoDB










































































































